論文の概要: Optimal Graph Filters for Clustering Attributed Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04634v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 01:49:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 18:07:22.723009
• Title: Optimal Graph Filters for Clustering Attributed Graphs
• Title（参考訳）: クラスタリング付きグラフのための最適グラフフィルタ
• Authors: Meiby Ortiz-Bouza and Selin Aviyente
• Abstract要約: 大きなデータセットを研究する上で重要なタスクはグラフクラスタリングである。 最近の研究は、構造情報とコンテンツ情報を組み合わせたグラフ畳み込みネットワークとグラフ畳み込みフィルタに焦点を当てている。 グラフ信号処理に基づくアプローチを導入し、クラスタリングに最適化されたグラフフィルタを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.53951886710295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many real-world systems can be represented as graphs where the different entities are presented by nodes and their interactions by edges. An important task in studying large datasets is graph clustering. While there has been a lot of work on graph clustering using the connectivity between the nodes, many real-world networks also have node attributes. Clustering attributed graphs requires joint modeling of graph structure and node attributes. Recent work has focused on graph convolutional networks and graph convolutional filters to combine structural and content information. However, these methods are mostly limited to lowpass filtering and do not explicitly optimize the filters for the clustering task. In this paper, we introduce a graph signal processing based approach, where we design polynomial graph filters optimized for clustering. The proposed approach is formulated as a two-step iterative optimization problem where graph filters that are interpretable and optimal for the given data are learned while maximizing the separation between different clusters. The proposed approach is evaluated on attributed networks and compared to the state-of-the-art graph convolutional network approaches.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のシステムは、異なる実体がノードによって表現され、それらの相互作用がエッジによって表現されるグラフとして表現できる。 大きなデータセットを研究する上で重要なタスクはグラフクラスタリングである。 ノード間の接続を利用したグラフクラスタリングには多くの作業があったが、多くの実世界のネットワークにもノード属性がある。 クラスタリングされたグラフは、グラフ構造とノード属性の合同モデリングを必要とする。 最近の研究は、構造情報とコンテンツ情報を組み合わせたグラフ畳み込みネットワークとグラフ畳み込みフィルタに焦点を当てている。 しかし、これらの手法はローパスフィルタに限られており、クラスタリングタスクのフィルタを明示的に最適化していない。 本稿では,クラスタリングに最適化された多項式グラフフィルタを設計するグラフ信号処理に基づく手法を提案する。 提案手法は,異なるクラスタ間の分離を最大化しながら,与えられたデータに対して最適かつ解釈可能なグラフフィルタを学習する2段階反復最適化問題として定式化されている。 提案手法は属性付きネットワーク上で評価され,最先端のグラフ畳み込みネットワークアプローチと比較される。

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